教育アプリにとって、自由時間の増加、補習学習の必要性、充実感への欲求、テスト準備の必要性、学習の柔軟性、マーケティングの機会などにより、夏は成長にとって重要な時期です。これらの要因に対応することで、教育アプリは夏の期間中に大幅な成長を遂げることができます。
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コンバージョン率の最適化とキーワードの最適化は、 Google Play ASO (App Store Optimization) 戦略の 2 つの主要な要素です。今日は主に、Google Play Store Listing Experiments を使用して教育アプリの A/B テストを効果的に設計および計画する方法について説明します。これらの実験には、コンバージョン率の最適化とキーワードの最適化の両方が含まれます。目的は、訪問者がアプリ ストアのリスト ページで最高かつ最も説得力のあるエクスペリエンスを確実に得られるようにし、ダウンロード数の増加とコンバージョン率の向上につなげることです。
デフォルト画像の実験を通じて、アプリのデフォルト言語バージョンのストア掲載情報の画像をテストできます。実験には、アプリのアイコン、注目のグラフィック、スクリーンショット、プロモーション ビデオのさまざまなバリエーションを含めることができます。
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アプリのストア掲載情報に言語バージョンが 1 つしかない場合、デフォルト画像の実験がすべてのユーザーに表示されます。
* ASOWorldが提供するサービスと、アプリの成長に向けた結果重視のソリューションを確認するには、こちらをご覧ください。特定の言語バージョン用にローカライズされた画像リソースを追加した場合、その言語バージョンでアプリを閲覧しているユーザーは、デフォルト画像の実験から除外されます。たとえば、アプリのデフォルト言語が英語で、フランス語専用にローカライズされた注目のグラフィックがある場合、フランス語バージョンでアプリを閲覧しているユーザーは実験から除外されます (アプリアイコンのテストの場合でも)。ストア掲載情報の実験の影響は、初回インストールユーザーや 1 日保持ユーザーなどの指標を使用して測定できます。これらの指標は 1 時間ごとに報告され、実験が完了したときにメール通知を受け取るように選択できます。念のため、ASOWorld はビジュアル要素の専門的な最適化サービスを提供しています。以下のスクリーンショットは、ASO サービスのサンプル デザインです。
ローカライズされた実験を通じて、アプリのアイコン、注目のグラフィック、スクリーンショット、プロモーション ビデオ、テキスト情報を最大 5 つの言語バージョンでテストできます。選択した言語でアプリのストア リスティングを表示しているユーザーのみが、実験のバリエーションを見ることができます。
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アプリのストア リスティングで言語バージョンが 1 つしか提供されていない場合、デフォルトの言語でアプリを表示しているユーザーのみがローカライズされた実験を見ることができます。Google
では、開発者が最も価値のあるキーワードをすばやく見つけ、有望なキーワードを特定できるように支援する無料の ASO ツールを提供しており、検索ボリューム スコア、検索結果の上位 10 位にランクインするための難易度スコアなどのデータを提供しています。開発者は、これらのキーワードを A/B テスト戦略に組み込んで、ストアのパフォーマンスを向上させることができます。
さらに、Google では、カスタム ストア リスティング ページの A/B テストも実行できます。カスタム ストア リスティングを使用すると、特定の国や地域のユーザー セグメントを特にターゲットにしてアプリのリスティングをカスタマイズできます。
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カスタムストア リスティングでは、最大 50 件の実験を同時に実行できます。ただし、世界中の主要なストア リスティングでリアルタイムの実験を実施しながら、カスタム ストア リスティングで実験を実行できることは注目に値します。Google
Play で A/B テストを効果的に実施するために、A/B テストを実行する際に避けるべき 12 のベスト プラクティスと落とし穴をまとめました。今すぐ学習を始めましょう。
最小検出効果 (MDE) は、A/B テストでの誤検出を減らすのに役立つもう 1 つの新機能です。Google は MDE を「どちらのグループのパフォーマンスが優れているかを判断するために観察する必要がある、バリアントとコントロール グループ間の最小の差。実際の差がこの値より低い場合、実験は決定的ではないとみなされます」と定義しています。たとえば、MDE を 5% に設定し、アプリのオリジナル バージョンのコンバージョン率が 45% の場合、バリアントが勝者と宣言されるには少なくとも 47.25% のコンバージョン率が必要です (45% x 1.05% = 47.25%)。現在、MDE は 0.5% から 6% の間で選択できます。MDE 値が小さいほど、変更を検出するために大きなサンプル サイズが必要になります。アプリが新しく、インストール数がそれほど多くない場合は、必要なサンプル サイズが小さくなるため、MDE を高く設定することをお勧めします。ダウンロード数が多い成熟したアプリの場合は、より正確な結果を得るために MDE を低く設定することをお勧めします。
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